基于计算机视觉的番茄营养元素亏缺的识别

被引：29

作者：

毛罕平

徐贵力

李萍萍

机构：

[1] 江苏大学研究生部

[2] 南京航空航天大学测试工程系

[3] 江苏大学机械工程学院教授博士生导师

[4] 镇江市

[5] 讲师

[6] 南京市

[7] 教授博士生导师

来源：

农业机械学报 | 2003年 / 02期

关键词：

农业机械; 番茄; 识别; 计算机视觉; 营养元素亏缺;

D O I：

暂无

中图分类号：

S432 [植物病害及其防治];

学科分类号：

090401 ;

摘要：

以肉眼不易识别的番茄缺氮和缺钾初期为研究对象 ,对体现在叶片颜色和纹理上的缺素症状进行了特征提取 ,利用遗传算法对提取的众多缺素特征进行优化组合 ,选择出用于模式识别分类器设计的特征向量。建立了二叉树分类法对番茄缺素进行模式识别的框架 ,在该框架下 ,基于模糊 K近邻法建立了缺素的模式识别系统 ,并进行了识别测试。结果表明 ,对不易肉眼判别的番茄缺氮和缺钾初期叶片的识别准确率在 85 %以上 ,能够满足生产要求

引用

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